在做数据分析的过程中。我们往往是–理解需求–获取数据–清洗数据–简单描述统计–统计型分析报告；
其实到这里还没完。如果我们还需要深入探索数据的价值，那么，单变量的分布检验–探索变量间的关系–建立关系模型–评估–总结等。
接下来就来看看数据分析的其中重要的一环–探索变量间的关系。

探索变量之间的关系

探索数据变量之间是否存在某种关系/关联。大致步骤有：

变量的类型：类别型/数值型
可视化给出可能的方向：散点图、箱型图、直方图、…
需建立更严格的分析方式：假设检验。假设变量间存在某种函数/逻辑等关联关系，进行检验。

一、准备工具和数据

1.1、工具：我们用python3

通常我们把用于做数据分析的几个库直接先导入，基本是固定导入使用。

import numpy as np               #科学计算基础库，多维数组对象ndarray
import pandas as pd              #数据处理库，DataFrame（二维数组）
import matplotlib

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